소프트웨어 시장이 속도와 유연성을 동시에 요구하는 구조로 빠르게 재편되고 있다. 특히 ‘아이디어에서 데모(Demo)까지’ 걸리는 시간을 얼마나 단축하느냐가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 지표로 떠오르고 있다.
이 같은 흐름 속에서 인공지능(AI)은 단순 자동화 도구를 넘어 개발 생산성과 커뮤니케이션 효율을 높이는 전략적 수단으로 자리 잡고 있다.
“진짜 난관은 요구사항 번역 과정”
업계에서는 소프트웨어 프로젝트의 가장 큰 어려움이 기술 구현 자체가 아니라, 비즈니스 요구사항을 정확한 기술 명세로 전환하는 과정에 있다고 분석한다.
AI는 요구사항 분석 단계에서 논리 구조를 정리하고 누락·모순 요소를 사전에 식별함으로써 초기 기획 단계의 커뮤니케이션 비용을 줄이는 역할을 한다. 이를 통해 고객과 개발팀 간 반복 수정과 협의 횟수를 줄일 수 있다는 설명이다.
결과적으로 프로젝트 초반 리스크 관리 수준이 한층 높아진다는 평가다.
코딩·테스트까지 지원…개발 기간 20~40% 단축
코딩 단계에서 AI는 ‘프로그래밍 어시스턴트’로 기능한다. 샘플 코드 생성, 프로젝트 구조 제안, 테스트 케이스 작성, 일반 오류 탐지 등을 지원하며 반복 업무를 줄인다.
이에 따라 개발자는 아키텍처 설계나 고난도 로직 구현 등 핵심 업무에 집중할 수 있다. 업계에서는 AI를 적절히 활용할 경우 초기 개발 기간을 약 20~40% 단축할 수 있다는 분석도 제기된다.
데모 제작 속도 향상…스타트업에 특히 유리
AI는 요구사항 기반 프로토타입, 목업, 기본 기능 데모 제작을 빠르게 지원한다. 기업은 초기 단계에서 제품의 형태를 구체적으로 제시할 수 있고, 이는 빠른 의사결정이나 투자 유치가 필요한 스타트업에 중요한 경쟁 요소로 작용한다.
‘보여줄 수 있는 제품’이 빠르게 완성될수록 시장 반응을 조기에 확인할 수 있기 때문이다.
소타텍코리아 “AI는 협업 표준화 도구”
소타텍코리아 역시 AI를 소프트웨어 개발 전 과정의 보조 도구로 도입하고 있다.
회사 측은 AI 활용의 목적이 개발자를 대체하는 것이 아니라, 플래너·PM·개발자 간 요구사항 전달을 표준화하고 협업 효율을 높이는 데 있다고 설명했다. 특히 다국가 팀이 참여하는 프로젝트에서 해석 차이를 줄이고 커뮤니케이션 정확도를 높이는 데 효과적이라는 평가다.
AI는 코드 로직 점검, 성능 최적화, 잠재적 오류 사전 탐지 등 품질 관리 영역에서도 활용되고 있다.
AI, 개발 프로세스의 ‘기본값’ 되나
전문가들은 AI 기반 개발 방식이 단순히 데모 출시 속도를 높이는 데 그치지 않고, 프로젝트 전반의 커뮤니케이션 품질과 리스크 관리 수준을 동시에 향상시킨다고 본다.
속도·비용·품질 경쟁이 치열해지는 환경에서 인간의 전문성과 AI의 생산성을 결합하는 기업이 시장 우위를 점할 가능성이 높다는 분석이다.
특히 납기와 품질 요구가 높은 국내 IT 시장에서 AI 활용 역량은 향후 기업 경쟁력을 가르는 핵심 변수로 작용할 전망이다.
AI는 이제 선택이 아닌 ‘개발 환경의 기본 옵션’이 되고 있다. 결국 경쟁의 승부처는 기술 도입 여부가 아니라, 얼마나 전략적으로 활용하느냐에 달려 있다.
[비즈데일리 장대성 기자]
